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De nouvelles recherches ont montré que les algorithmes de recommandation sur lesquels s’appuient les applications de streaming musical privilégiaient très largement les artistes masculins.

Un cercle vicieux

Un nombre croissant de personnes utilisent des plateformes de streaming musical (Deezer, Spotify…), s’appuyant sur des algorithmes afin de recommander des chansons en fonction des habitudes d’écoute de leurs utilisateurs. Au premier trimestre 2020, le nombre d’abonnés à ce type de services s’élevait à 400 millions dans le monde, contre moins de 305 millions à la fin du premier semestre 2019.

Pour cette étude, présentée à l’occasion de la Conference on Human Information Interaction and Retrieval 2021, des chercheurs de l’université Pompeu Fabra ont étudié les profils de près de 330 000 utilisateurs pendant neuf ans, et ont constaté que 25 % seulement des artistes qu’ils avaient écoutés au cours de cette période étaient des femmes. En moyenne, les six premiers titres leur étant recommandés étaient ceux d’artistes masculins.

D’après les chercheurs, un tel biais d’exposition provient de la façon dont les recommandations sont générées.

Afin d’anticiper les goûts des auditeurs, les algorithmes s’appuient en partie sur les morceaux précédemment écoutés. Par conséquent, si les auditeurs écoutent les titres suggérés par le service de streaming et qu’ils sont majoritairement ceux d’artistes masculins, les systèmes de recommandation continueront à leur proposer ce qu’ils pensent être le reflet de leurs goûts musicaux, créant une boucle de rétroaction amplifiant le déséquilibre entre artistes masculins et féminins.

Favoriser au départ les artistes féminines pour obtenir des playlists plus équilibrées

Pour réduire ce biais de genre, les auteurs de l’étude évoquent une approche de reclassement équitable, visant à rétrograder les artistes masculins d’un certain nombre de positions dans la liste d’écoute suggérée, afin d’augmenter progressivement la visibilité des artistes féminines, tout en conservant des recommandations musicalement pertinentes.

« Nos simulations ont montré que le fait de favoriser au départ les artistes féminines dans les recommandations permettait d’atteindre un meilleur équilibre des genres, affectant de façon tout à fait minime les performances des algorithmes », a souligné Andres Ferraro, co-auteur de l’étude.

L’équipe prévoit prochainement d’étudier les impacts de cette stratégie de reclassement sur les utilisateurs à long terme, et notamment de déterminer dans quelle mesure celle-ci peut influencer la façon dont nous « consommons » la musique.

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